## Penerapan Metode Weighted Product (WP) Pada Penentuan Lokasi Promosi Calon Mahasiswa Baru
Implementation of the Weighted Product (WP) Method for Determining Promotional Locations for Prospective New Students
Erma Susanti 1 , I Wayan Julianta Pradnyana 2 , Yunika Putri Oktavia 3 , Renna Yanwastika Ariyana 4 1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi dan Bisnis, Institut Sains & Teknologi AKPRIND E-mail: 1 erma@akprind.ac.id, 2 juliantapradnyana@gmail.com, 3 putriaja1725@gmail.com,
4 renna@akprind.ac.id

## Abstrak
Keberhasilan  dalam  kegiatan  penerimaan  mahasiswa  baru  dapat  didukung  adanya  pemilihan lokasi promosi yang  sesuai. Berbagai jenis metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat dimanfaatkan untuk menyelesaikan permasalahan mengenai pemilihan lokasi prioritas promosi yang  sesuai.  Salah  satu  pendekatan  pengambilan  keputusan  dengan  metode Weighted  Product (WP)  melibatkan  beberapa  nilai  kriteria  terkait,  dimana  setiap  nilai  perlu  untuk  dipangkatkan dengan  bobot  atribut.  Metode  WP  termasuk  dalam  jenis Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making  (FMADM)  dalam  SPK.  Pendekatan  WP  ini  dipilih  karena  memiliki  cara  perhitungan yang mudah, memerlukan waktu yang lebih singkat dalam proses pengambilan keputusan, dan pada saat pembobotan awal dapat dilakukan perbaikan nilai bobot. Studi kasus untuk penentuan lokasi  promosi  dilakukan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  mendapatkan mahasiswa  baru  di  kampus  IST  AKPRIND.  Perhitungan  algoritma  WP  ini  menggunakan  data referensi  pada  penerimaan  mahasiswa  baru  periode  sebelumnya  dengan  tiga  kriteria,  yaitu jumlah siswa yang terdaftar pada periode lalu, jumlah sekolah dan jumlah siswa SMA/K  pada kabupaten/kota  didapatkan  preferensi  nilai  tertinggi  0,061  pada  kota  Yogyakarta.  Lima  solusi terbaik  diberikan  urutan  prioritas  untuk  wilayah  promosi  mahasiswa  baru  yaitu  Kota Yogyakarta,  Kabupaten  Bantul,  Sleman,  Blora  dan  Cilacap.  Hasil  uji  sentivitas  menunjukkan fleksibilitas  terhadap  hasil  sesuai  dengan  preferensi  nilai  bobot  kriteria  yang  diberikan.  Hasil penelitian ini memberikan rekomendasi untuk unit terkait dalam memaksimalkan pengambilan keputusan.
Kata kunci: Lokasi, Sistem Pendukung Keputusan, SPK, Weighted Product, WP

## Abstract
The  selection  of  appropriate  promotional  locations  can  support  success  in  new  student admissions activities. Various types of Decision Support System (DSS) methods can be used to solve problems regarding selecting appropriate promotion priority locations. One approach to decision-making  with  the  Weighted  Product  (WP)  method  involves  several  related  criterion values,  where  each  value  needs  to  be  raised  to  the  power  of  the  attribute  weight.  The  WP method is included in SPK Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) category. This WP  approach  was  chosen  because  it  has  an  easy  calculation  method  and  requires  a  shorter time  in  the  decision-making  process.  During  the  initial  weighting,  it  can  be  corrected  for  the weight  value.  Case  studies  for  determining  promotion  locations  are  carried  out  to  assist decision-making  in  getting  new students to the  IST  AKPRIND  campus.  The  calculation  of  this WP algorithm uses reference data on new student admissions for the previous period with three criteria, namely the number of students registered in the past period, the number of schools and SMA/K  students  in  the  regency/city,  the  highest  score  preference  is  0.061  in  the  city  of Yogyakarta.  The  five  best solutions are  given  priority  order  for  new  student  promotion  areas: the  City  of  Yogyakarta,  Bantul,  Sleman,  Blora  and  Cilacap  Regencies.  The  sensitivity  test results  show  flexibility in the  results  according  to  the  preferences for  the  weight  values  of  the
criteria  given.  The  results  of  this  study  provide  recommendations  for  related  units  in maximizing decision-making.
Keywords: Location, Decision Support System, DSS, Weighted Product, WP

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  dalam  proses  penjaringan  mahasiswa  baru  memiliki  beberapa permasalahan terkait proses pemilihan atau penentuan lokasi promosi. Berbagai upaya promosi sudah  dilakukan  menggunakan  media online ,  namun  tentunya  masih  memerlukan  dukungan adanya  sebuah  sistem  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Studi  kasus  lokasi penerimaan  mahasiswa  baru  dilakukan  di  IST  AKPRIND  (Institut  Sains  &  Teknologi AKPRIND  Yogyakarta).  Kegiatan  PMB  dilakukan  oleh  unit  P3MB  (Pengembangan  Promosi dan penerimaan mahasiswa Baru). Target pemenuhan daya tampung jumlah mahasiswa sesuai yang ditargetkan perlu didukung dengan berbagai upaya promosi online dan offline . Perguruan tinggi swasta dalam pemenuhan target jumlah pendaftar melakukan promosi langsung  dan  promosi online melalui  berbagai  platform  media  sosial.  Kegiatan  promosi langsung memerlukan  perencanaan  dan  persiapan yang  matang,  karena berbagai  kendala  yang dapat ditemui di lapangan. Selain itu pemilihan lokasi wilayah promosi yang tidak tepat dapat mempengaruhi  keberhasilan  dalam  pemenuhan  target  calon  pendaftar.  Data  histori  mahasiswa tahun-tahun  sebelumnya  dan  faktor  lain  yang  mendukung  dapat  dijadikan  referensi  dalam proses pengambilan keputusan yang lebih efektif. Data mahasiswa dari tahun-tahun sebelumnya dapat  digunakan  sebagai  referensi  untuk  pengambilan  keputusan.  Faktor  lain  yang  berperan dalam pengambilan keputusan tersebut antara lain adanya data jumlah SMA/K, jumlah peserta didik, kegiatan kerjasama, dan kegiatan roadshow (kunjungan sekolah).
Perencanaan  kegiatan  untuk  program  promosi  dapat  dimulai  dengan  memilih  wilayah target  lokasi  promosi  sekolah.  Salah satu  cara  alternatif  dalam memperkenalkan profil  jurusan kampus  adalah  melalui  kunjungan  langsung  ke  sekolah.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan, data  dari  aktivitas  PMB  tahun  sebelumnya  dapat  digunakan  sebagai  kriteria.  Proses pengambilan keputusan yang sesuai dengan tujuan ini dapat dilakukan untuk membuat pilihan terbaik  dari  berbagai  pilihan  yang  tersedia  [1].  Hasil  SPK  tersebut  dapat  memberikan rekomendasi bagi  pengambil keputusan dalam menentukan alternatif terbaik dalam penentuan lokasi wilayah untuk kegiatan kunjungan promosi ke sekolah-sekolah. Penentuan lokasi secara subjektif atau intuitif saat ini tidak relevan lagi untuk dilakukan  di tengah berbagai persaingan yang ketat.
Proses  pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan  menentukan  kriteria  apa  saja  yang diperlukan. Berbagai metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat digunakan antara lain Promethee  II,  Exprom  II,  AHP  [2]–[5],  WSM  [6],  MOORA  [7],  TOPSIS  [8]–[13]  dan  juga berbagai kombinasi menggunakan Fuzzy . Gabungan metode SAW, WP, dan TOPSIS juga dapat digunakan untuk SPK [14]. [15] menggabungkan metode AHP dan TOPSIS. Metode WP akan digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  rekomendasi  lokasi  wilayah  promosi kegiatan penerimaan mahasiswa baru.
Metode  WP  termasuk  dalam  kategori  sistem  pendukung  keputusan  FMADM.  Metode ini  adalah  metode  pencarian  sejumlah  alternatif  untuk  mendapatkan  alternatif  optimal menggunakan  kriteria  yang  ditentukan.  Fokus  utama  WP  ada  pada  penentuan  bobot  untuk masing-masing  atribut  dan  proses  perankingan  untuk  seleksi  alternatif  yang  diberikan.  WP menghubungkan antara rating atribut dengan metode perkalian. Sebelum itu, setiap fitur harus dipangkatkan terlebih dahulu sesuai dengan berat fitur. ELECTRE, TOPSIS, SAW, AHP adalah jenis FMADM lainnya yang dapat digunakan.
Empat  kriteria  digunakan untuk memilih  tempat  promosi  siswa  baru:  lokasi  geografis, minat,  kolaborasi,  dan  terdaftar  [5].  Untuk menentukan  potensi lokasi promosi dan  pemasaran perguruan tinggi, perhitungan hasil rekomendasi mengevaluasi beberapa alternatif lokasi dengan bobot tertinggi  di  seluruh dunia.  Lima  kriteria  dengan  metode  AHP  digunakan untuk  memilih
lokasi  yang  paling  cocok  untuk  meningkatkan  penerimaan  siswa.  Kriteria  ini  termasuk  jarak lokasi sekolah, durasi waktu tempuh ke sekolah, jumlah sekolah di sekitarnya, area jalan yang terhubung, dan total jumlah siswa [2]. Penentuan lokasi yang tepat untuk promosi strategis juga menjadi sulit karena banyaknya tempat yang harus dikunjungi. Hasil peringkat alternatif lokasi dengan bobot tertinggi menjadi rekomendasi dalam penentuan lokasi terpilih.
Penelitian SPK sebelumnya menggunakan metode WP pernah dilakukan oleh [16], [17]. SPK  pada  penelitian  [16]  tersebut  digunakan  untuk  program  bantu  dalam  pengambilan keputusan  penentuan  lokasi  bangunan  perumahan.  Sistem  menggunakan  pembobotan  kriteria, perhitungan  dan  penilaian,  perhitungan  nilai  total,  dan  juga  perhitungan  untuk  penentuan rangking.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu  kepadatan  penduduk,  perijinan,  status  tanah,  jarak aksesibilitas, harga tanah, akses transportasi untuk membantu menentukan lokasi pembangunan perumahan.  Penggunaan  metode  WP  lainnya  oleh  [17]  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah penentuan lokasi prewedding . Faktor-faktor  yang digunakan yaitu jarak tempat lokasi, transportasi, biaya lokasi, tema, waktu, dan jumlah spot digunakan untuk menentukan lokasi.
[18] menentukan lokasi promosi perguruan tinggi menggunakan FMADM berdasarkan metode Oreste. Metode ini membantu dalam menemukan pilihan terbaik dari sejumlah pilihan yang  memenuhi  syarat  tertentu.  Lokasi  promosi  perguruan  tinggi  dapat  memengaruhi  banyak atau sedikitnya mahasiswa baru. Metode Oreste yaitu metode yang disesuaikan dengan kondisi dari sekumpulan alternatif yang akan diurutkan sesuai kriteria tingkat kepentingan. Perankingan kriteria atau alternatif tersebut ditentukan berdasarkan tingkat kepentingan.
Studi  SPK  pernah  digunakan  tim  promosi  dengan  metode  WASPAS  dalam  membuat keputusan  [19].  Penilaian  jumlah  berbobot  dalam  WASPAS  merupakan  hasil  kombinasi  unik antara  metode  WSM  dan  metode  WPM.  Permasalahan  dalam  pembuatan  keputusan,  evaluasi alternatif  dan  permasalahan  lainnya  dapat  dipecahkan  dengan  metode  WASPAS.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  penerapan  metode  SPK  dengan  WASPAS  adalah  akurat  dan  dapat digunakan untuk menentukan kebijakan strategi promosi kampus. Dengan demikian, kebijakan strategi  promosi  yang  tepat  sasaran  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan  keputusan. Adanya  kebijakan  penyelesaian  kriteria  digunakan  untuk  menetapkan  kebijakan  strategi promosi.  Kriteria  ini  terdiri  dari  jumlah  siswa  yang  mengunjungi  sekolah,  jarak  tempuh  dari sekolah, dan izin yang diberikan sekolah.
Kombinasi metode SPK untuk memilih lokasi UMKM jasa dengan kombinasi WP dan AHP dipelajari oleh [20]. Penentuan bobot kriteria menggunakan AHP, sedangkan perankingan lokasi  usaha  jasa  menggunakan  WP.  Beberapa  kriteria  yang  digunakan  termasuk  biaya  sewa, ketersediaan  air  bersih,  ketersediaan  listrik,  lahan  parkir,  kepadatan  penduduk,  kedekatan dengan pemasok, dan kompetisi. Penggabungan dua pendekatan dapat menyelesaikan masalah lokasi UMKM tersebut. Analisis perbandingan metode SPK diteliti oleh [21] untuk penentuan lokasi  menggunakan  metode  MOORA,  Promethee,  dan  WP.  Analisis  perbandingan  ketiga metode  SPK  tersebut  dilakukan  dengan  perhitungan  secara  manual.  Selanjutnya,  analisis dilakukan untuk  membandingkan  keefektifan  pemrosesan  data  dan  tingkat  kesesuaian metode. Hasil  penelitian  didapatkan  bahwa  baik  itu  metode  MOORA,  Promethee  maupun  WP  dapat dimanfaatkan untuk menentukan lokasi bisnis.

## Tabel 1 Perbandingan Penelitian Pemilihan Lokasi Promosi Siswa/Mahasiswa Baru
Peneliti Metode Kriteria [3] AHP Asal sekolah, jenis promosi, dan jenis sekolah [5] AHP
letak geografis, minat, kerjasama dan jumlah yang terdaftar di perguruan tinggi
[22] TOPSIS Jumlah  mahasiswa  terdaftar  tahun  sebelumnya,  jumlah  peserta  didik  SMA/K,  jumlah  sekolah  pada kabupaten/kota, dan jumlah perguruan tinggi pesaing per provinsi [23] AHP Jarak sekolah, durasi waktu tempuh, jumlah sekolah sekitarnya, area jalan, dan jumlah siswa 3 tahun terakhir
Perbandingan  beberapa  penelitian  sejenis  disajikan  pada  Tabel  1.  Penelitian  ini sebelumnya  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  [22].  Hasil  dari  keputusan dengan  menggunakan  metode  tersebut  cukup  valid  dengan  kondisi  nyata  di  lapangan,  namun
perlu  dilakukan  perhitungan  dengan  metode  lainnya  seperti Weighted  Product (WP)  sehingga dapat  dibandingkan  hasilnya.  Ada  berbagai  penelitian  yang  membahas  tentang  sistem pendukung  keputusan  untuk  penentuan  lokasi  promosi  universitas,  namun  masih  terdapat kekurangan dalam pembahasan tentang keterkaitan faktor-faktor lainnya seperti faktor geografis dan  faktor  psikologis  calon  mahasiswa  yang  berpengaruh  terhadap  pengambilan  keputusan. Penelitian sebelumnya lebih banyak menitikberatkan pada satu aspek saja yaitu aspek geografis, sedangkan aspek psikologis belum diteliti untuk melihat dampak dalam pengambilan keputusan lokasi  promosi.  Integrasi  antara  aspek  geografis  dan  psikologis  ke  depan  perlu  dikembangkan untuk menemukan model lokasi promosi yang sesuai. Aspek psikologis mencakup faktor-faktor seperti reputasi kampus, fasilitas yang disediakan, keamanan lingkungan kampus, adanya relasi sosial  seperti  teman  atau  keluarga,  kualitas  pendidikan,  minat  calon  mahasiswa,  kemudahan akses ke kampus, transportasi, pengalaman atau persepsi mahasiswa terhadap kampus.
Kelemahan  penelitian  sebelumnya  berkaitan  dengan  sistem  pendukung  keputusan penentuan  lokasi  promosi  kampus  berbasis  kriteria  yaitu  belum  mencakup  uji  sensitivitas sebagai  salah  satu  alat  untuk  melakukan  analisis  keputusan.  Pengambilan  keputusan  yang bergantung  nilainya  pada  bobot  kriteria  perlu  melakukan  uji  sensitivitas  karena  dapat mengetahui  dampak  perubahan  bobot  terhadap  hasil  keputusan  sesuai  dengan  bobot  kriteria masukan  yang  diberikan.  Penelitian  ini  dilengkapi  dengan  uji  sensitivitas  sehingga  dapat diketahui  fleksibilitas  hasil  sesuai  dengan  preferensi  bobot  kriteria  yang  diberikan.  Uji sensitivitas  dalam  penelitian  ini  menjadi  kontribusi  penting  dalam  memperkuat  hasil pengambilan  keputusan.  Selain  itu,  kontribusi  penelitian  ini  yaitu  memberikan  perbandingan hasil  penelitian  dengan  metode  sebelumnya  untuk  menentukan  lokasi  prioritas  promosi  dalam mendapatkan  mahasiswa  baru,  sehingga  memberikan  alternatif  hasil  rekomendasi  yang  dapat dijadikan sebagai pertimbangan pengambilan keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN
Perhitungan  keputusan  dalam  pemilihan  lokasi  promosi  penerimaan  mahasiswa  baru dikembangkan dengan metode Weighted Product (WP).

## 2.1 Bagan Alir SPK

## Gambar 1 Bagan Alir Proses Penentuan Keputusan Lokasi Promosi menggunakan WP
Gambar  1  menunjukkan langkah penentuan lokasi  wilayah  promosi  di  IST  AKPRIND menggunakan metode WP. Tahapan dimulai dari penentuan data kriteria, kemudian menentukan
nilai  bobot  kriteria  W,  melakukan  perbaikan  bobot  kriteria  W.  Selanjutnya  hitung  nilai  W ternormalisasi, menghitung nilai S ternormalisasi untuk setiap alternatif, kemudian menghitung nilai  vektor  V  untuk  setiap  alternatif.  Langkah  terakhir  diperoleh  hasil ranking (urutan) keputusan.

## 2.2 Tahapan Perhitungan Weighted Product (WP)
Algoritma Weighted Product (WP) terdiri dari tahapan-tahapan langkah antara lain:
1. Mendefinisikan  kriteria  dan  menentukan  nilai  bobot  W  (1).  Setelah  melakukan perhitungan maka nilai bobot W akan ada pada range antara 0 dan 1. Jumlah total bobot bernilai  1.  Untuk  atribut benefit kalikan  W  dengan  1,  sedangkan  untuk  atribut cost kalikan W dengan -1.
𝑊 𝑗 = 𝑊𝑗 ∑ 𝑊𝑗
(1)
2. Menentukan  nilai  bobot  S  (2).  Hasil  normalisasi  data  untuk  nilai  alternatif  ke-i  yaitu nilai  Si.  Nilai  Xij  yaitu  hasil rating alternatif  untuk  masing-masing  atribut,  dengan notasi i merupakan alternatif, sedangkan j merupakan atribut.
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1
(2)
3. Menentukan  nilai  bobot  V  (3).  Hasil  nilai  V  diurutkan  sesuai  dengan  nilai  V  terbesar yang diperoleh, karena hasil alternatif terbaik didapatkan dari nilai V terbesar.
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑋𝑖𝑗∗𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 atau 𝑉 𝑖 = 𝑆𝑖 ∑ 𝑆𝑖 (3)
Berikut notasi yang digunakan dalam algoritma Weighted Product pada rumus (1)(2)(3): 𝑛 : Jumlah kriteria 𝑊𝑗 : Bobot dari kriteria j, dengan j = 1,2,...,n 𝑋𝑖𝑗 : Nilai kriteria i untuk alternatif j 𝑆𝑖 : Nilai hasil normalisasi untuk alternatif i
(Hasil WP untuk alternatif i, dengan i = 1,2,...,n)
𝑉𝑖 : hasil peringkat berdasarkan hasil bobot alternatif tertinggi sampai terendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan berikut menunjukkan perhitungan yang akan digunakan untuk menentukan keputusan  lokasi  promosi.  Pertama,  beberapa  pilihan  kabupaten/kota  sekolah  pendaftar  tiga tahun  terakhir  akan  diberikan.  Adapun  lokasi  sekolah  pendaftar  tahun-tahun  sebelumnya dikompilasi  dalam  Tabel  2  menggunakan  data  tahun  2019,  2020,  2021.  Data  penelitian  yang digunakan pada metode WP ini sama dengan penelitian [22] dengan metode TOPSIS.
Tabel 2 Lokasi Promosi Pendaftar Tahun-tahun sebelumnya [22] Kode Kdprov Provinsi Kab/Kota Pilihan Lokasi Promosi R1 DIY D.I. Yogyakarta Kota Yogyakarta R2 DIY D.I. Yogyakarta Kabupaten Bantul R3 DIY D.I. Yogyakarta Kabupaten Sleman R4 JATENG Jawa Tengah Kabupaten Blora R5 NTT Nusa Tenggara Timur Kabupaten Manggarai R6 JATENG Jawa Tengah Kabupaten Cilacap R7 JATENG Jawa Tengah Kabupaten Klaten R8 JATENG Jawa Tengah Kabupaten Purworejo R9 SUMSEL Sumatera Selatan Kabupaten Ogan Komering Ulu R10 NTB Nusa Tenggara Barat Kabupaten Dompu R11 NTT Nusa Tenggara Timur Kabupaten Lembata R12 NTT Nusa Tenggara Timur Kabupaten Sikka R13 NTT Nusa Tenggara Timur Kabupaten Flores Timur R14 JATENG Jawa Tengah Kabupaten Kebumen R15 SUMSEL Sumatera Selatan Kabupaten Ogan Komering Ilir R16 NTT Nusa Tenggara Timur Kabupaten Sumba Tengah R17 NTB Nusa Tenggara Barat Kabupaten Sumbawa
Kode Kdprov Provinsi Kab/Kota Pilihan Lokasi Promosi R18 JATENG Jawa Tengah Kabupaten Jepara R19 JATENG Jawa Tengah Kabupaten Temanggung R20 DIY D.I. Yogyakarta Kabupaten Gunung Kidul R21 NTT Nusa Tenggara Timur Kabupaten Belu R22 JATENG Jawa Tengah Kabupaten Magelang R23 JAMBI Jambi Kota Jambi R24 SUMUT Sumatera Utara Kota Medan R25 NTT Nusa Tenggara Timur Kabupaten Sumba Timur
Penentuan  lokasi  yang  cocok  untuk  promosi  kampus  memanfaatkan  data  alternatif lokasi  berdasarkan mahasiswa terdaftar  pada periode pendaftaran  lalu. Beberapa  kriteria yang digunakan sebagai berikut:
C1: Jumlah mahasiswa baru terregistrasi periode sebelumnya C2: Jumlah sekolah yang ada di Kabupaten/Kota C3: Jumlah siswa SMA/K di suatu Kabupaten/Kota Nilai untuk bobot W = [5,4,3]. Data C1 menggunakan data 2019, 2020, 2021. Data C2 dan C3 adalah data tahun 2022
Tabel  3  merupakan  penentuan  lokasi  kabupaten/kota  yang  tepat  untuk  promosi menggunakan  multi  kriteria.  Penentuan  nilai  preferensi  bobot  yang  digunakan  yaitu  1=Sangat Tidak Penting, 2=Tidak Penting, 3=Cukup Penting, 4=Penting, dan 5=Sangat Penting.
Tabel 3 Kriteria Id Kriteria Jenis Atribut Derajat Kepentingan Bobot C1 Jumlah mahasiswa baru terregistrasi periode sebelumnya benefit sangat penting 5 C2 Jumlah Sekolah Pada Kab/Kota benefit penting 4 C3 Jumlah Peserta Didik SMA/K Pada Kab/Kota cost cukup penting 3
Langkah  berikutnya  yaitu  menentukan  bobot  bagi  masing-masing  alternatif  kriteria. Tabel 4 berikut merupakan hasil pembobotan setiap alternatif kriteria.

## Tabel 4 Pembobotan Setiap Kriteria
Bobot C1 C2 C3 1 0-10 0-20 0-5000 2 11-20 21-40 5001-10000 3 21-30 41-60 10001-20000 4 31-40 61-80 20001-30000 5 >40 >80 >30000
Tabel 5 merupakan hasil pembobotan sesuai kriteria C1, C2, dan C3.
Tabel 5 Pembobotan [22] Kode lokasi promosi Bobot Kode lokasi promosi Bobot C1 C2 C3
C1 C2 C3 R1 5 4 4 R14
2 5 4 R2 5 5 4 R15
1 4 4 R3 4 5 4 R16
1 1 1 R4 3 4 3 R17
1 3 3 R5 3 3 4 R18
1 4 4 R6 3 5 5 R19
1 2 3 R7 3 4 4 R20
1 4 3 R8 2 4 3 R21 1 2 3 R9 2 3 3 R22
1 5 4 R10 2 3 3 R23 1 4 4 R11 2 2 2 R24 1 5 5 R12 2 3 3 R25 1 2 3 R13 2 2 2
Perhitungan  Tahap  1:  proses  menghitung  nilai  W  dengan  mengalikan  nilai  1  untuk benefit dan nilai 0 untuk cost .
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 𝑊 1 = 5 5+4+3 = 5 12 = 0,417 𝑊 2 = 4 5+4+3 = 4 12 = 0,333 𝑊 3 = 3 5+4+3 = 3 12 = 0,25
Selanjutnya hitung pembagian benefit (keuntungan) dan cost (biaya) dari:
1. Kriteria benefit untuk C1 dan C2.
2. Kriteria cost untuk C3.
Jadi  W1  dan  W2  akan  dikalikan  dengan  1  dan  W3  akan  dikalikan  dengan  -1.  Berikut hasil Nilai W ternormalisasi:
𝑊 1 = 0,417 ∗ 1 = 0,417 𝑊 2 = 0,333 ∗ 1 = 0,333 𝑊 3 = 0,25 ∗ (−1) = -0,25
Perhitungan  Tahap  2:  proses  mencari  nilai  S  ternormalisasi  untuk  masing-masing alternatif. Hasil S ternormalisasi disajikan pada Tabel 6.
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑆 1 = (5 0,417 )(4 0,333 )(4 −0,25 ) = 2,195 𝑆 2 = (5 0,417 )(5 0,333 )(4 −0,25 ) = 2,364 𝑆 3 = (4 0,417 )(5 0,333 )(4 −0,25 ) = 2,154 𝑆 4 = (3 0,417 )(4 0,333 )(3 −0,25 ) = 1,906 𝑆 5 = (3 0,417 )(3 0,333 )(4 −0,25 ) = 1,612

## Tabel 6 Perhitungan Normalisai S
Kode Bobot S ternormalisasi Kode Bobot S ternormalisasi C1 C2 C3 C1 C2 C3
R1 5 4 4 2,195 R14 2 5 4 1,614 R2 5 5 4 2,364 R15 1 4 4 1,122 R3 4 5 4 2,154 R16 1 1 1 1,000 R4 3 4 3 1,906 R17 1 3 3 1,096 R5 3 3 4 1,612 R18 1 4 4 1,122 R6 3 5 5 1,807 R19 1 2 3 0,957 R7 3 4 4 1,774 R20 1 4 3 1,206 R8 2 4 3 1,610 R21 1 2 3 0,957 R9 2 3 3 1,463 R22 1 5 4 1,209 R10 2 3 3 1,463 R23 1 4 4 1,122 R11 2 2 2 1,414 R24 1 5 5 1,144 R12 2 3 3 1,463 R25 1 2 3 0,957 R13 2 2 2 1,414
Jumlah 36,148
Perhitungan  Tahap  3:  Mencari  nilai  V  untuk  setiap  alternatif.  Hasil  nilai  V  akan disajikan pada Tabel 7.
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑋𝑖𝑗∗𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 atau 𝑉 𝑖 = 𝑆𝑖 ∑ 𝑆𝑖
𝑉 1 = 2,195 36,148 = 0,061
𝑉 2 = 2,364 36,148 = 0,065
𝑉 3 = 2,154 36,148 = 0,060
𝑉 4 = 1,906 36,148 = 0,053
𝑉 5 = 1,612 36,148 = 0,045

## Tabel 7 Perhitungan Nilai V
Kode Bobot S ternormalisasi V Kode Bobot S ternormalisasi V C1 C2 C3 C1 C2 C3
R1 5 4 4 2,195 0,061 R14 2 5 4 1,614 0,045 R2 5 5 4 2,364 0,065 R15 1 4 4 1,122 0,031 R3 4 5 4 2,154 0,060 R16 1 1 1 1,000 0,028 R4 3 4 3 1,906 0,053 R17 1 3 3 1,096 0,030 R5 3 3 4 1,612 0,045 R18 1 4 4 1,122 0,031 R6 3 5 5 1,807 0,050 R19 1 2 3 0,957 0,026 R7 3 4 4 1,774 0,049 R20 1 4 3 1,206 0,033 R8 2 4 3 1,610 0,045 R21 1 2 3 0,957 0,026 R9 2 3 3 1,463 0,040 R22 1 5 4 1,209 0,033 R10 2 3 3 1,463 0,040 R23 1 4 4 1,122 0,031 R11 2 2 2 1,414 0,039 R24 1 5 5 1,144 0,032 R12 2 3 3 1,463 0,040 R25 1 2 3 0,957 0,026 R13 2 2 2 1,414 0,039 Jumlah Nilai V 36,148
Selanjutnya dilakukan sorting (pengurutan) nilai V terbesar sampai nilai terkecil. Nilai V terbesar yaitu nilai alternatif terbaik. Tabel 8 menampilkan perankingan skor V terbaik.
Tabel 8 Kompilasi Hasil Hitung Nilai V Terbaik
Kode Bobot S ternormalisasi V Ranking Kdprov Lokasi Promosi C1 C2 C3 R1 5 4 4 2,195 0,061 1 DIY Kota Yogyakarta R2 5 5 4 2,364 0,065 2 DIY Kab. Bantul R3 4 5 4 2,154 0,060 3 DIY Kab. Sleman R4 3 4 3 1,906 0,053 4 JATENG Kab. Blora R6 3 5 5 1,807 0,050 5 JATENG Kab. Cilacap R7 3 4 4 1,774 0,049 6 JATENG Kab. Klaten R14 2 5 4 1,614 0,045 7 JATENG Kab. Kebumen R5 3 3 4 1,612 0,045 8 NTT Kab. Manggarai R8 2 4 3 1,610 0,045 9 JATENG Kab. Purworejo R9 2 3 3 1,463 0,040 10 SUMSEL Kab. Ogan Komering Ulu R10 2 3 3 1,463 0,040 11 NTB Kab. Dompu R12 2 3 3 1,463 0,040 12 NTT Kab. Sikka R11 2 2 2 1,414 0,039 13 NTT Kab. Lembata R13 2 2 2 1,414 0,039 14 NTT Kab. Flores Timur R22 1 5 4 1,209 0,033 15 JATENG Kab. Magelang R20 1 4 3 1,206 0,033 16 DIY Kab. Gunung Kidul R24 1 5 5 1,144 0,032 17 SUMUT Kota Medan R15 1 4 4 1,122 0,031 18 SUMSEL Kab. Ogan Komering Ilir R18 1 4 4 1,122 0,031 19 JATENG Kab. Jepara R23 1 4 4 1,122 0,031 20 JAMBI Kota Jambi R17 1 3 3 1,096 0,030 21 NTB Kab. Sumbawa R16 1 1 1 1,000 0,028 22 NTT Kab. Sumba Tengah R19 1 2 3 0,957 0,026 23 JATENG Kab. Temanggung R21 1 2 3 0,957 0,026 24 NTT Kab. Belu R25 1 2 3 0,957 0,026 25 NTT Kab. Sumba Timur Jumlah 36,148
Hasil  perhitungan  pada  Tabel  8  menunjukkan  bahwa  Kota  Yogyakarta  menempati urutan  pertama  dalam  perhitungan  solusi  terbaik  dengan  nilai  0,061  untuk  keputusan  lokasi promosi.  Selanjutnya,  lima  solusi  lokasi  promosi  terbaik  (R1,  R2,  R3,  R4,  dan  R6)  urutan teratas  dimulai  dari  Kota  Yogyakarta,  kemudian  secara  berurutan  kabupaten  Bantul,  Sleman, Blora,  dan  Cilacap.  Hasil  urutan  prioritas  berdasarkan  provinsi  terdiri  dari  provinsi  Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY), Jawa Tengah, Nusa Tenggara Timur (NTT), Sumatera Selatan, dan Nusa Tenggara Barat (NTB). R5, R12, R11, R13, R16 adalah urutan prioritas promosi di NTT. Urutan  lokasi  ini  ini  terdiri  dari  kabupaten  Manggarai,  Sikka,  Lembata,  Flores  Timur,  dan Sumba Tengah.

## Uji Sensitivitas Metode WP
Evaluasi  dilakukan  dengan  melakukan  uji  sensitivitas  dengan  mengubah  nilai  bobot kriteria. Tabel 9 merupakan perubahan nilai bobot yang digunakan untuk uji sensitivitas.
Tabel 9 Perubahan Bobot Kriteria Id Kriteria Bobot Awal Perubahan Bobot untuk Uji Sensitivitas C1 Jumlah mahasiswa baru terregistrasi periode sebelumnya 5 4 C2 Jumlah Sekolah Pada Kab/Kota 4 3 C3 Jumlah Peserta Didik SMA/K Pada Kab/Kota 3 5
Setelah  dilakukan  perhitungan  kembali,  maka  diperoleh  hasil  bahwa  perubahan  bobot  dapat berpengaruh  terhadap  peringkat hasil keputusan  sesuai  dengan preferensi  kriteria  yang dipilih. Tabel  10  merupakan  ringkasan  hasil  perhitungan  nilai  V  terbaik  setelah  dilakukan  perubahan bobot kriteria. Hasil peringkat yang didapat mengalami perubahan karena preferensi berubah.

## Tabel 10 Kompilasi Hasil Hitung Nilai V Terbaik pada Uji Sensitivitas
Kode Bobot S ternormalisasi V Ranking Kdprov Lokasi Promosi C1 C2 C3 R2 4 5 4 1,580 0,055 1 DIY Kab. Bantul R3 3 4 4 1,500 0,052 2 DIY Kab. Sleman R1 5 5 4 1,450 0,050 3 DIY Kota Yogyakarta R4 3 5 3 1,439 0,050 4 DIY Kab. Blora R8 2 3 3 1,311 0,045 5 JATENG Kab. Purworejo

## Hasil Perbandingan Rekomendasi Terbaik
Hasil  perbandingan  rekomendasi  lokasi  terbaik  dengan  penelitian  sebelumnya ditampilkan pada Tabel 11. Hasil rekomendasi menunjukkan kota/kabupaten yang sama, namun dengan urutan yang berbeda. Sedangkan hasil peringkat uji sentivitas menunjukkan fleksibilitas terhadap hasil sesuai dengan preferensi nilai bobot kriteria yang diberikan.

## Tabel 11 Perbandingan Hasil Rekomendasi Terbaik
Ranking Rekomendasi dengan WP Hasil Peringkat berdasarkan Uji Sensitivitas Rekomendasi dengan TOPSIS [22] 1 Yogyakarta (Kota) Bantul (Kabupaten) Bantul (Kabupaten) 2 Bantul (Kabupaten) Sleman (Kabupaten) Yogyakarta (Kota) 3 Sleman (Kabupaten) Yogyakarta (Kota) Sleman (Kabupaten) 4 Blora (Kabupaten) Blora (Kabupaten) Cilacap (Kabupaten) 5 Cilacap (Kabupaten) Purworejo (Kabupaten) Blora (Kabupaten)

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode Weighted Product (WP) digunakan dalam penelitian untuk menentukan wilayah promosi  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  di  IST  AKPRIND  Yogyakarta  dalam penjaringan untuk menerima mahasiswa baru. Metode WP menghitung kinerja keputusan secara matematis  dengan  banyak  kriteria  alternatif.  Hasil  preferensi  terbaik  adalah  0,061  untuk  kota Yogyakarta. Hasil ini merupakan perhitungan algoritma WP berdasarkan kriteria jumlah siswa ter-registrasi periode-periode lalu, jumlah sekolah di kabupaten/kota, dan jumlah siswa SMA/K
di  kabupaten/kota.  Hasil  perankingan  menunjukkan  urutan  solusi  terbaik  keputusan  lokasi promosi adalah kota Yogyakarta, kemudian dilanjutkan secara berurutan mulai dari kabupaten Bantul,  Sleman,  Blora,  dan  Cilacap.  Provinsi  DIY  dan  Jawa  Tengah  mendominasi  di  urutan pertama  dan  kedua.  Rekomendasi  lokasi  promosi  berdasarkan  provinsi  dapat  difokuskan  pada provinsi DIY, Jawa Tengah, NTT, Sumatera Selatan, dan NTB. Selanjutnya untuk rekomendasi lokasi promosi provinsi lainnya di luar Jawa yaitu didapatkan keputusan provinsi NTT (secara berurutan kabupaten Manggarai, Sikka, Lembata, Flores Timur, dan Sumba Tengah). Kelebihan metode  WP  adalah  bahwa  metode  tersebut  memiliki  variabel cost (biaya)  dan benefit (keuntungan)  untuk  penentuan  kriteria,  dan  perhitungannya  sederhana  dibandingkan  dengan metode  multi  kriteria  lainnya.  Namun  metode  ini  memiliki  kekurangan  karena  hanya  dapat memproses  nilai  yang  memiliki  rentang  tertentu,  sehingga  tidak  cocok  untuk  metode pengambilan  keputusan  dengan  ketidakpastian  karena  hasilnya  menjadi  tidak  akurat.  Saran untuk  penelitian  lanjutan  ke  depan  yaitu  dapat  dicoba  menggunakan  pendekatan  metode alternatif  lainnya  sehingga  dapat  mengetahui  berbagai  kinerja  penerapan  metode  pada  studi kasus penentuan lokasi promosi mahasiswa baru. Selain itu ke depan perlu menambahkan aspek psikologis  sehingga  dapat  mengetahui  dampaknya  dalam  pengambilan  keputusan  dan menemukan model lokasi promosi yang sesuai.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Publikasi ini merupakan luaran dari penelitian dengan pendanaan dari IST  AKPRIND. Terima  kasih  kepada  BP3SI  sebagai  penyedia  data  penelitian  dan  terima  kasih  kepada  LPPM telah memfasilitasi terselenggaranya hibah penelitian internal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Diana, Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[2] A.  Andry,  Y.  Maulita,  and  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Lokasi Promosi Penerimaan Siswa Baru Di MTS. S. Hubbul Wathan Modal Bangsa,” in Senatika , 2021.
[3] I.  Indriaturrahmi  and  F.  Fitriani,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan Potensi  Promosi  Calon  Mahasiswa  Baru  Studi  Kasus  Universitas  Pendidikan Mandalika,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 2, pp. 397–406, May 2021.
[4] A. I. J. Nisa, R. Prawiro, N. Trisna, and others, “Analisis Hybrid DSS untuk Menentukan Lokasi Wisata Terbaik,” J. RESTI (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 238–246, 2021.
[5] I.  Zufria,  “PENENTUAN  POTENSI  LOKASI  PROMOSI  CALON  MAHASISWA BARU  PERGURUAN  TINGGI  SWASTA  BERBASIS  AHP  (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS),” jurnal.uinsu.ac.id , vol. 3, no. 1, 2018.
[6] D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of  Weight  Sum  Model  (WSM)  In  Determining  Special  Allocation  Funds  Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , 2017.
[7] N. Wandi Al-Hafiz, “KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUKAN  KREDIT  PEMILIKAN RUMAH  MENERAPKAN  MULTI-OBJECTIVE  OPTIMIZATION  ON  THE  BASIS OF  RATIO  ANALYSIS  (MOORA),” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. 1, no. 1, 2017.
[8] J.  Herdianda  Gurusinga,  B.  Sinaga,  and  A.  Sindar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Prioritas  Tujuan  Wisata  Daerah  pada  Kabupaten  Karo  dengan  Metode TOPSIS,” vol. 5, no. 3, pp. 2622–4615, 2020.
[9] M.  Ikhsan,  S.  Oyama,  and  W.  Wibawa,  “Pemetaan  dan  Penentuan  Desa  Wisata  di Kabupaten Bantul Berbasis Android Menggunakan Metode TOPSIS,” in Seri Prosiding
Seminar Nasional Dinamika Informatika , 2021, vol. 5, no. 1.
[10] K. Pakpahan and C. B. Simbolon, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS Dalam Pemilihan Lokasi Bangunan,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) , 2019.
[11] A.  Rahman,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Tempat  Gymnastic Terbaik  di  Kota  Medan  Mengunakan  Metode  TOPSIS,” J.  Comput.  Syst.  Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 256–259, 2021.
[12] P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G. A. P. H. Saptarini, and I. K. Swardika, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Wisata dengan Metode Topsis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 621, 2018.
[13] W.  S.  Wardana,  V.  Sihombing,  and  D.  Irmayani,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI  USAHA  KULINER  DI  DAERAH  BAGAN BATU  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS,” J.  Tekinkom  (Teknik  Inf. dan Komputer) , vol. 4, no. 2, pp. 151–157, 2021.
[14] A. Y. Kungkung and R. Haryadi Kiswanto, “Analisa Perbandingan Metode SAW, WP dan  TOPSIS  Menggunakan  Hamming  Distance,”  in Konferensi  Nasional  Sistem Informasi (KNSI) 2018 , 2018, vol. 0, no. 0, pp. 8–9.
[15] G. S. Mahendra, I. Putu,  and Y. Indrawan, “METODE AHP-TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PENEMPATAN  AUTOMATED TELLER MACHINE,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 130–142, Sep. 2020.
[16] B.  Andika,  M.  Dahria,  and  E.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Lokasi  Pembangunan  Perumahan  Type  36  M/S  Menggunakan  Metode Weighted Product Pada Pt.Romeby Kasih Abadi,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 18, no. 2, p. 130, 2019.
[17] M.  R.  Syahputra,  R.  Winanjaya,  and  H.  Okprana,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI  PREWEDDING  MENGGUNAKAN  METODE WEIGHTED PRODUCT,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, 2019.
[18] Supriyadi, G. Ginting, and E. Bu’ulolo, “Fuzzy Multiple Attribute Decision Macking ( FMADM  )  Berdasarkan  Metode  Oreste  Untuk  Menentukan  Lokasi  Promosi  (  Studi Kasus : STMIK Budi Darma Medan ),” J. Pelita Inform. , vol. 8, pp. 292–297, 2019.
[19] S.  Sugiarti,  D.  K.  Nahulae,  T.  E.  Panggabean,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kebijakan  Strategi  Promosi  Kampus  Dengan  Metode  Weighted Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS),” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) , 2018.
[20] D.  Diana,  S.  O.  Kunang,  and  I.  Seprina,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN  LOKASI  USAHA  JASA  UMKM  MENERAPKAN  ANALYTICAL HIERARCHY  PROCESS  –WEIGHTED  PRODUCT  METHOD,” J.  Ilm.  Matrik ,  vol. 22, no. 2, pp. 224–231, 2020.
[21] T. A. Nadila, S. Andryana, and I. D. Sholihati, “Analisa Perbandingan Metode MOORA, Promethee,  dan  Weighted  product  dalam  Penentuan  Lokasi  Usaha,” J.  JTIK  (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, p. 282, 2020.
[22] E.  Susanti,  R.  Y.  Ariyana,  S.  M.  Wibowo,  and  D.  R.  Sya’bani,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Penentuan  Lokasi  Wilayah  Promosi  Penjaringan  Mahasiswa  Baru Dengan Metode TOPSIS,” Techno.Com , 2022.
[23] D.  Pribadi,  R.  A.  Saputra,  J.  M.  Hudin,  and  Gunawan, Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2020.